​​Python在大多数科学计算场景下已能替代MATLAB，尤其在开源生态、跨领域应用和成本优势上表现突出，但MATLAB在特定工程领域（如控制系统、信号处理）仍具不可替代性。​​

1. ​​开源与成本​​
   Python完全免费且开源，用户可自由使用NumPy、SciPy等科学计算库，而MATLAB需支付高昂的许可费用。开源特性还使Python能快速集成新兴技术（如AI库TensorFlow），而MATLAB的闭源生态更新较慢。

2. ​​功能覆盖与扩展性​​
   Python通过第三方库（如Pandas、Matplotlib）实现了与MATLAB类似的数据处理和可视化功能，且在机器学习、Web开发等领域远超MATLAB。但MATLAB的​​专业工具箱​​（如Simulink）在工程仿真中仍更便捷。

3. ​​性能与易用性​​
   MATLAB的矩阵运算和JIT编译优化在纯数值计算中略胜一筹，但Python通过Cython或Numba可接近同等性能。MATLAB的语法对数学表达更直观，而Python的通用性适合复杂项目开发。

4. ​​社区与学习资源​​
   Python拥有更活跃的全球社区，问题解决效率高；MATLAB的官方支持虽专业，但用户群体较小。Python的Jupyter Notebook等工具也降低了学习门槛。

​​总结​​：Python适合追求灵活性、多领域整合或预算有限的用户；MATLAB则仍是部分工程领域的首选。根据需求选择工具，或结合两者优势使用。